基于强化学习的公式自动推导
人工智能
2018-08-16 v1
摘要
本文提出了一种可用于从各科学学科推导公式的人工智能算法，称为自动推导机。首先，将公式抽象表示为多叉树模型，然后将公式推导变换的每一步抽象为多叉树的映射。相似的推导步骤可通过多叉树映射表示为可复用的公式模板。之后，对公式多叉树进行特征编码以构建公式的特征空间，在该特征空间中使用 Q-learning 模型可通过从推导过程生成训练数据来实现推导。最后，构建自动公式推导机，根据当前状态与目标选择下一步推导。我们还给出一个关于核反应堆物理问题的示例，以展示自动推导机的工作方式。
引用
@article{arxiv.1808.04946,
title = {Automatic Derivation Of Formulas Using Reforcement Learning},
author = {MinZhong Luo and Li Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.04946},
year = {2018}
}
备注
conference